DATA, CHROMATIQUE

HARWELL MANAGEMENT

Comment faire de la DATA un avantage comparatif ?

C’est avec le plus grand plaisir que nous vous livrons ce mois-ci, l’ensemble des réflexions trimestrielles du Lab Data autour de la thématique « Comment faire de la data un avantage comparatif ? ». Ce thème, ayant fait l’objet d’une récente publication issue de la Harvard Business Review a inspiré chez nous cette idée de recueillir de manière formalisée, nos investigations et conclusions sur ce même sujet.

Pascal de Lima, chef économiste d’Harwell Management est l’auteur du premier article introductif « Comment tirer un avantage comparatif de la data ? ». Le terme « comparatif » est ici primordial. Pourquoi ? Parce que toute stratégie n’a de valeur que si elle est établie par rapport à un avantage que nous possédons sur nos clients. Cet article nous explique par ailleurs que la data ne peut être comparée au pétrole des entreprises, car à la différence du pétrole, celle-ci reste très peu exploitée par le secteur bancaire et financier. Tout du moins pas assez en tant qu’avantage comparatif.

L’article fait également état des principes de bonne conduite ex ante avec cette idée que l’avantage comparatif de la data viendra aussi de la bonne utilisation de l’intelligence artificielle.

Le second article s’intitule « Comment saisir l’avantage comparatif : les données comme levier d’optimisation pour la gestion du risque opérationnel ». Hector Hernandez et Gabriele de Stefano (Practice Conformité) vous proposent ici une analyse portant sur le bon modèle de données à sélectionner en insistant sur les techniques traditionnelles par opposition à l’irruption des techniques analytiques avancées face aux exigences réglementaires.

S’ensuit un récapitulatif de la conférence animée par notre département BFI à l’AFCM (Arab Federation of Capital Markets) où Patrick Fosset a eu l’occasion d’aborder un sujet clé « Le rôle de la data dans la digitalisation du post-trade ». Cette intervention a permis de faire le point sur la situation actuelle de la digitalisation dans la BFI et de revenir sur les éléments essentiels : motivations, sens des use cases, et facteurs de réussite.

Nous remercions Patrick Fosset pour cette conférence réussie. Le lien de la vidéo est disponible au sein de la partie dédiée aux travaux de BFI. Fort de cette conférence, les équipes de BFI se sont focalisées sur la data et nous livrent, au travers de leur analyse, que dans toute initiative d’automatisation, la donnée est un composant primordial, surtout si les processus impliquent plusieurs intervenants sur les marchés. Nous remercions Patrick Fosset et Aurélie Demangeon pour leur contribution à cette chromatique. 

Ensuite, nous vous proposons de découvrir un article (également publié dans la Revue Banque dans un format « article de presse »), de notre practice ARD. Ithier de la Salle vous présentera les opportunités et défis des use cases data pour le retail banking en insistant plus particulièrement sur une méthodologie éprouvée qui permet, en acceptant les erreurs de laboratoire, de choisir la bonne fonctionnalité avec un ROI Garanti.

Le dernier article provient de Cyrille Almenar, manager au sein de la practice TFFR « Comment tirer un avantage comparatif de la donnée » : application Stress Test avec en particulier un décryptage des données demandées dans le stress test.

Nous espérons que cette chromatique permettra, au-delà d’une prise de conscience du rôle de la donnée, de vous livrer l’intérêt d’un avantage comparatif pour lui donner du sens. Les enjeux climatiques et environnementaux sont essentiels et constituent, il est certain, un axe tangible dans la notion de « donner du sens » à la donnée.

Le secteur bancaire est de tout temps habitué à modéliser un nombre important de data pour des raisons de gestion des risques et de maximisation de la rentabilité.

Face à l’ampleur des enjeux climatiques, le climat s’est donc invité dans la gestion des risques globaux bancaires, ce qui a généré une prise de conscience des banques et leur responsabilisation. Cela étant, comme pour les risques traditionnels, la modélisation du risque climatique n’échappe pas à certaines limites et bien que le climat soit peut-être plus tangible que le cours d’une action, certaines méthodes contiennent des limites. Il est probable qu’à l’avenir, les autorités ou les banques elles-mêmes proposeront de les réduire via de nouvelles méthodes…

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